El lenguaje que permitió hablar con los datos

Si Excel es la puerta de entrada al análisis de datos, SQL es el idioma universal que permite conversar directamente con las bases de datos.
 Desde hace más de 40 años, SQL ha sobrevivido a modas, tecnologías y revoluciones digitales, manteniéndose como uno de los lenguajes más importantes del mundo.

En este artículo recorreremos la historia de SQL, cómo nació, cómo evolucionó y por qué sigue siendo imprescindible para cualquier analista de datos.

El mundo antes de SQL


Antes de SQL, trabajar con bases de datos era:

  • Complejo
  • Técnico
  • Dependiente de programadores
Las consultas se hacían con:

  • Lenguajes propietarios
  • Programación procedural
  • Acceso secuencial a los datos
No existía una forma simple y estandarizada de “preguntarle” a los datos.

El origen: el modelo relacional (1970)


Todo comienza con Edgar F. Codd, investigador de IBM.

En 1970 publica:

“A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks”

Su idea revolucionaria:

  • Datos organizados en tablas
  • Relaciones entre tablas
  • Separación entre datos y aplicaciones
Este modelo sentó las bases de todas las bases de datos modernas.

SEQUEL: el primer intento (1974)


IBM necesitaba una forma de consultar bases de datos relacionales.

Así nace SEQUEL (Structured English Query Language):

  • Lenguaje cercano al inglés
  • Declarativo, no procedural
  • Enfocado en qué datos se quieren, no cómo obtenerlos
Por temas legales, el nombre se acortó a SQL.

El poder del enfoque declarativo


Una de las mayores innovaciones de SQL fue su filosofía:

“Dime qué datos quieres, no cómo recorrerlos”

Esto permitió:

  • Abstracción
  • Simplicidad
  • Independencia del motor de base de datos
SQL democratizó el acceso a los datos.

Primeros sistemas relacionales comerciales


A finales de los 70 y principios de los 80:

  • IBM DB2
  • Oracle Database
  • Ingres
Oracle fue clave:

  • Primera base de datos comercial basada en SQL
  • Apostó por el estándar antes que IBM

SQL se convierte en estándar (ANSI / ISO)


En los años 80:

  • ANSI estandariza SQL
  • ISO lo adopta
Esto permitió:

  • Portabilidad
  • Interoperabilidad
  • Crecimiento del ecosistema
Aunque cada motor tiene variaciones, la base de SQL es común.

Los comandos fundamentales de SQL


Desde el inicio, SQL se organiza en grandes bloques:

🔹 DDL (Data Definition Language)

  • CREATE
  • ALTER
  • DROP
🔹 DML (Data Manipulation Language)

  • SELECT
  • INSERT
  • UPDATE
  • DELETE
🔹 DCL (Data Control Language)

  • GRANT
  • REVOKE
El comando SELECT se convierte en el corazón del análisis.

SQL y la explosión de las bases de datos empresariales


Durante los 90:

  • Crecen los ERP
  • Sistemas financieros
  • CRM
  • Data Warehouses
SQL se vuelve:

  • Lenguaje obligatorio
  • Habilidad básica en TI y análisis
  • Base del reporting corporativo

SQL y el Data Warehouse


El Data Warehouse trae nuevos conceptos:

  • Tablas de hechos
  • Dimensiones
  • Modelos estrella
SQL se adapta:

  • JOIN complejos
  • Agregaciones
  • Ventanas analíticas
SQL se convierte en lenguaje analítico, no solo transaccional.

SQL frente a la llegada del Big Data


Con Big Data surgen preguntas:

  • ¿SQL puede escalar?
  • ¿SQL sirve para datos masivos?
La respuesta fue evolución, no reemplazo.

Aparecen:

  • Hive (SQL sobre Hadoop)
  • Spark SQL
  • BigQuery
  • Snowflake
SQL se mantiene, cambia el motor.

SQL en la nube


La nube impulsa una nueva era:

  • Bases de datos como servicio
  • Escalabilidad automática
  • Alto rendimiento
Ejemplos:

  • Azure SQL
  • Amazon Redshift
  • Google BigQuery
  • Snowflake
SQL sigue siendo la interfaz principal.

SQL vs NoSQL: ¿competencia o complemento?


Con NoSQL aparecen:

  • MongoDB
  • Cassandra
  • DynamoDB
Pero:

  • SQL no desaparece
  • Se adapta
  • Se complementa

SQL y el análisis de datos moderno


SQL ya no es solo para ingenieros.

Hoy lo usan:

  • Analistas de datos
  • Científicos de datos
  • BI Developers
  • Ingenieros analíticos
Es:

  • Rápido
  • Preciso
  • Reproducible
  • Transparente

SQL y Power BI


Power BI se apoya fuertemente en SQL:

  • Conexiones directas a bases de datos
  • Consultas optimizadas
  • DirectQuery
  • Modelado híbrido
Un buen analista en Power BI entiende SQL.

¿Por qué SQL ha sobrevivido tantas décadas?


Porque:

  • Es declarativo
  • Es legible
  • Es eficiente
  • Evoluciona sin romper lo anterior
Pocos lenguajes pueden decir lo mismo.

SQL como lenguaje universal de datos


Independientemente de la tecnología:

  • On-premise
  • Cloud
  • Big Data
SQL sigue siendo:

El idioma común entre humanos y datos.

El futuro de SQL


SQL apunta a:

  • Integración con IA
  • Optimización automática
  • SQL natural (lenguaje humano)
  • Analítica avanzada
Pero siempre manteniendo su esencia.

La historia de SQL es la historia del orden en el caos de los datos.

Desde los años 70 hasta hoy:

  • Ha cambiado la forma de almacenar información
  • Ha democratizado el análisis
  • Ha sido el puente entre negocio y tecnología
Si quieres analizar datos profesionalmente, SQL no es opcional: es fundamental.

 

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